基于神经网络的震级和震中距预测研究

葛康; 王琛; 胡振中; 郭宇韬

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基于神经网络的震级和震中距预测研究

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为实现震级和震中距的快速预测,应用卷积神经网络、全连接神经网络、GELU激活函数、丢弃法、多任务学习等机器学习技术,建立了1个高效的震级和震中距预测模型,选取斯坦福地震数据集STEAD对其进行训练、验证和测试,结果显示预测值和实际值呈现较好的正相关性,震级和震中距的决定系数分别为0.938和0.881,相关结论为地震预警系统的发展提供了新的思路和方法。

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来源
《市政技术》 |2023年第8期|68-73|共6页
作者
葛康; 王琛; 胡振中; 郭宇韬;
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作者单位

清华大学深圳国际研究生院;

清华大学土木工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工程地震;
关键词
震级; 震中距; 预测; 神经网络; 机器学习;

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